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Apache Kafka vs. RabbitMQ

Kafka und RabbitMQ verarbeiten beide Nachrichten, lösen aber grundlegend unterschiedliche Probleme. Den Unterschied zu verstehen, ist beim Entwurf verteilter Systeme entscheidend.

Kafka ist ein verteiltes Log. Producer hängen Nachrichten an Partitionen an. Diese Nachrichten bleiben basierend auf einer Aufbewahrungsrichtlinie bestehen, nicht weil sie jemand konsumiert hat. Consumer rufen Nachrichten in ihrem eigenen Tempo mithilfe von Offsets ab. Man kann alles zurückspulen, erneut abspielen und erneut verarbeiten. Es ist für Event-Streaming mit hohem Durchsatz konzipiert, bei dem mehrere Consumer dieselben Daten unabhängig voneinander benötigen.

RabbitMQ ist ein Message Broker. Producer veröffentlichen Nachrichten an Exchanges. Diese Exchanges leiten Nachrichten basierend auf Binding-Keys und Mustern (Direct, Topic, Fanout) an Queues weiter. Nachrichten werden an Consumer gepusht und gelöscht, sobald sie bestätigt wurden. Es wurde für die Aufgabenverteilung und traditionelle Messaging-Workflows entwickelt.

Ein häufiger Fehler besteht darin, Kafka wie eine Queue oder RabbitMQ wie ein Event-Log zu verwenden. Es sind unterschiedliche Werkzeuge, die für verschiedene Anwendungsfälle entwickelt wurden.

Wenn Sie erklären müssten, wann man Kafka NICHT verwenden sollte, was würden Sie sagen?

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